Adaptrade Software Newsletter Artikel Constraint-Driven Strategy Design - von Michael R. Bryant Als ich ein Student im Maschinenbau Studium vor mehr als zwei Jahrzehnten mechanische Konstruktion, eine der interessantesten Forschungsprojekte begegnete ich verwendet einen Computer-Algorithmus, um die optimale Form für eine Strukturkomponente zu bestimmen - im Grunde, ein Maschinenteil - nur auf der Grundlage auf die Kräfte und Lasten der Teil war erforderlich, um zu behandeln. Der traditionelle Ansatz wäre gewesen, mit einigen Anfangsform beginnen, dann verwenden Sie einen iterativen Prozess wiederholter Analyse und Redesign nach und nach zu schärfen in der optimalen Form, mit dem Ingenieur die Angabe jeder Veränderung in der Geometrie, vorbehaltlich der nachfolgenden Analyse haben. Was hat das Forschungsprojekt so interessant für mich war, dass die Computer-Algorithmus wurde nicht nur die Analyseschritte zu automatisieren, wurde aber unter Angabe der Geometrieänderung bei jedem Schritt, im wesentlichen zu automatisieren, was die traditionell wurden eine arbeitsintensive Aufgabe. Dies war ein Beispiel für Constraint-Driven Design. Die Randbedingungen waren in diesem Fall die Kräfte und Lasten das Objekt benötigt, um zu widerstehen. Als etwas relatable Beispiel einen hypothetischen Computerprogramm, das ein Auto nur auf Einschränkungen, wie die erforderliche Gasmeilenzahl, Beschleunigung, Reichweite, Anzahl der Passagiere, Anzahl der Türen und so weiter basiert entwerfen könnte. Während der heutigen Technologie ist wahrscheinlich nicht ganz auf eine solche Aufgabe kann der gleiche Ansatz sehr effektiv für die Gestaltung von Handelsstrategien verwendet werden. Strategy Design-Constraints Der Begriff Einschränkung wird aus dem Bereich der mathematischen Optimierung, bei der Optimierungsprobleme können entweder eingeschränkte oder uneingeschränkte kategorisiert werden entlehnt. Letztere bestehen Probleme, bei denen eine Zielfunktion entweder minimiert oder maximiert ist. Constrained Probleme, auf der anderen Seite, zu ergänzen, dass eine Reihe von Bedingungen, die entweder als Gleichheit oder Ungleichheit Gleichungen ausgedrückt werden. Dies sind die Zwänge. Die Lösung zu einer eingeschränkten Optimierungsproblem hat nicht nur zur Minimierung oder Maximierung der objektiven Funktion ist, kann die Zwangsbedingungen zu erfüllen. Also, was tun Einschränkungen aussehen wie im Rahmen der Trading-Strategie-Design? Ein Ansatz ist es, was eine gute Trading-Strategie aussieht denken. Mögen Sie ein Gewinnfaktor größer als 2,0 ist, zu sehen? Tue Gutes Trading-Strategien müssen zu mindestens 60% Gewinn-Trades Ihrer Meinung nach? Müssen Sie nicht mehr als vier aufeinander folgenden Verlust-Trades zu sehen, um es eine gute Strategie zu beachten? Wenn Sie zu quantifizieren können, was Sie für eine gute Trading-Strategie, um im Hinblick auf die Kennzahlen der Leistung sein, dann können Sie diese als Einschränkungen zu verwenden. Einige Kennzahlen wie Gewinnfaktor, Sharpe-Ratio und Gewinn / Verlust-Verhältnis, sind für allgemeine Zwecke in der Natur, auf jede Strategie, andere sind eher typisch für bestimmte Arten von Strategien. Zum Beispiel, wenn Sie sich für eine Swing-Trading-System auf das tägliche Bars suchen, die Sie im Hinterkopf etwas, das einmal oder zweimal pro Woche gehandelt haben könnte, hält Trades nicht mehr als ein paar Tage in den meisten. Wollen In diesem Fall könnten Sie für Strategien mit zwischen 50 und 100 Trades pro Jahr zurückblicken. Wenn Sie mehr als fünf Jahren historischer Daten Aufbau sind, dass Sie würde eine Einschränkung der zwischen 250 und 500 Trades über den Fünfjahreszeitraum. In die gleiche Richtung, können Sie eine Einschränkung für die durchschnittliche Anzahl von Bars in den Handeln von zwischen, sagen wir, 2 und 5 bar eingestellt. Zusätzlich zu den häufiger Allzweck-Metriken, wie zB die Gewinnfaktor und Sharpe Ratio, gibt es eine Reihe von weniger häufig Metriken, die hilfreich bei der Gestaltung fast jede Strategie sein kann. Zum Beispiel kann die Korrelationskoeffizienten der Equity-Kurve ist ein Maß dafür, wie eng die Equity-Kurve angenähert ist eine gerade Linie. Je näher der Koeffizient 1,0, je näher der Equity-Kurve ist eine gerade Linie, die mehr konsistente und einheitliche Leistung bedeutet. Einstellen einer Bedingung hinsichtlich des Korrelationskoeffizienten größer als oder gleich 0,95 sein kann nützlich für den Aufbau von jeder Art von Strategie. Die statistische Signifikanz der durchschnittliche Gewinn / Verlust ist eine andere Metrik, die als Hindernis für jede Strategie, die verwendet werden können. Dieser misst, wie wahrscheinlich es ist, dass die durchschnittliche Gewerbe größer als Null ist, angesichts der Variabilität in den Handelsergebnissen und auf der Grundlage des so genannten Stichprobenverteilung des durchschnittlichen Handels. Da die Bedeutung berücksichtigt sowohl die Anzahl der Trades und die Standardabweichung der Trades und wird als Prozentsatz ausgedrückt, ist es eine gute Alternative zu der Anzahl der Trades als Build-Einschränkung. Mit anderen Worten, anstatt zu versuchen, herauszufinden, wie viele Trades müssen Sie im Backend-Testphase, um aussagekräftige Ergebnisse zu gewährleisten, können Sie ein Signifikanzwert größer ist als, sagen wir, 95% angeben. Eine etwas ungewöhnliche Metrik, die nützlich als Allzweck-build Einschränkung sein kann, ist die Kelly-Fraktion. Dies ist ein theoretisches Maß für die optimale Bruchteil der Kontostand auf jeden Trade riskieren. Höhere Werte bedeuten, dass mehr Eigenkapital kann bei jedem Trade riskiert werden. Folglich kann die Kelly Fraktion als Maß dafür, wie schnell sich die Strategie Returns können kompoundiert werden betrachtet werden. Alternativ können Sie es als eine allgemeine Maßnahme der Strategie Qualität denken können, da die Fähigkeit, Ergebnisse schneller Verbindung bedeutet eine höhere Qualitätsstrategie. Ein Händler, der mir von seiner Nutzung des Kelly-Fraktion als Build metrischen kontaktiert mag auf Werte über 20% zu sehen. Der Aufbau von Constraints Die Randbedingungen gesetzt, die Grenzen für die Strategie-Design. Die anderen Elemente des Entwicklungsprozesses sind die objektive Funktion zu maximieren oder zu minimieren, und den Algorithmus für die Strategie, maximiert oder minimiert die Zielfunktion unter Erfüllung der Randbedingungen zu finden. Wie oben angedeutet, diese Elemente definieren einen eingeschränkten Optimierungsproblem. In Constraint-Driven Design ist die harte Arbeit in der Regel durch den Einschränkungen erfolgen, das ist, wo die meisten der Anstrengungen konzentrieren sollte. Die Zielfunktion, auf der anderen Seite, kann relativ einfach, wie die Maximierung des Nettogewinns betragen. Jedoch, wie in den Beispielen unten gezeigt, ist es manchmal besser, ein paar der Allzweck-Metriken, die in den Randbedingungen erscheinen hinzuzufügen. Zum Beispiel könnte ein geeignetes Ziel ist die Maximierung der Summe der Nettogewinn, Korrelationskoeffizient, und Bedeutung. In diesem Fall würde jedes Glied auf den Bereich 0 skaliert werden - 1 bis zu gleichen Gewichts in der objektiven Funktion ergeben. Angesichts des Ziels Funktion und der Zwangsbedingungen wird die Strategie Design wie die Lösung in das entsprechende Optimierungsproblem gefunden. Alle Optimierungsalgorithmen sind im Wesentlichen Suchalgorithmen, die mit einer nicht optimalen (in einigen Fällen, random) Design zu starten und ändern Sie es über eine Reihe von Schritten, schließlich konvergieren zur Lösung. In den unten aufgeführten Beispielen wird das Optimierungsproblem unter Verwendung eines genetischen Programmieralgorithmus, der geeignet für den Programmcode, einschließlich Handelsstrategien ist gelöst. Die Details, wie diese Arbeiten werden an anderer Stelle beschrieben; siehe zum Beispiel, Bau Trading Systems Verwenden der automatischen Code-Generierung. Kurz gesagt, eine Bevölkerung von Handelsstrategien über mehrere Generationen durch Rekombination und Ändern von Mitgliedern der Bevölkerung in Analogie zu den biologischen Prozessen der Reproduktion und Evolution entwickelt. Die Software Adaptrade Builder. die implementiert die genetische Programmierung Algorithmus, wurde verwendet, um die Strategien zu bauen. Das Benutzerhandbuch für Adaptrade Builder enthält zusätzliche Details des Algorithmus. Ein Beispiel für Constraint-Driven Design Um die Einschränkung Orientierte Strategie Design-Prozess zu veranschaulichen, wurden Handelsstrategien für den täglichen Bars der Apple-Aktien (Symbol AAPL) gebaut. Apple hat in einem fast stetigen Aufwärtstrend seit Jahren, die es scheinen, wie eine einfache Wahl hätte. , Wie unten gezeigt wird, ist die Herausforderung, die hohe Volatilität der Aktie angemessen zu behandeln. In den folgenden Beispielen wurden Strategien für den Zeitraum 1994.09.19 bis 2009.06.16 gebaut, mit der Zeit vom 2009.06.17 bis 2013.02.21 für Out-of-Sample-Tests verwendet. Kosten von $ 0,05 je Aktie wurde davon ausgegangen, und eine Startkonto Eigenkapitalwert von $ 25.000 verwendet wurde. Die Anzahl der Aktien für jeden Handel wurde mit Prozent des Eigenkapitals Position Sizing bestimmt. Das bedeutet, der Wert jedes Handel war ein bestimmter Prozentsatz der Kontostand. In der ersten zu bauen, wurden 100% des Eigenkapitals verwendet werden, was bedeutet, das Konto Eigenkapital war voll bei jedem Trade investiert. In einem zweiten Build wurde die Prozent des Eigenkapitals durch die Build-Algorithmus ausgewählt. In beiden Fällen werden alle Gewinne wurden reinvestiert. Die folgende Liste der Build-Beschränkungen wurden verwendet: Durchschnittliche Anzahl der Bars in Siegen & lt; = 10 Korrelationskoeffizient & gt; = 0,95 Max Peak-zu-Tal-Drawdown & lt; = 30% Zusätzlich zu den Build-Beschränkungen wurden die Build-Ziele wie folgt festgelegt: Maximieren Nettogewinn, Gewicht 1,0 Maximieren Korrelationskoeffizient, Gewicht 1,0 Maximieren Bedeutung, Gewicht 1,0 Minimieren Komplexität, das Gewicht 0,2 Die Komplexität Metrik misst die Anzahl der Strategie Eingänge. Es wurde in den Aufbauziele mit einem relativ geringen Gewicht vorzuspannen, diejenigen mit weniger Eingänge und daher weniger Komplexität helfen die Strategien enthalten. Die Build-Ziele zusammen mit den Build-Einschränkungen definieren die so genannten Fitness-Funktion für die genetische Programmierung Prozess. Die Fitnessfunktion ist äquivalent zu der Zielfunktion für das entsprechende Optimierungsproblem. Der Build-Prozess versucht, den Fitness zu maximieren. Die Build-Ziele kombinieren, in einer Art und Weise skaliert, so dass die maximal mögliche Fitnesswert unter den Mitgliedern der Bevölkerung ist 1,0. Dies würde für die Stärksten Mitglied der Population auftreten, wenn alle Randbedingungen erfüllt sind. Jede Zwangsbedingung nicht erfüllt ist, subtrahiert von der Eignung, derart, dass jede Einschränkung kann einen Maximalwert von 1,0 von der Eignung zu subtrahieren. Dies bedeutet, dass, wenn eine oder mehrere Einschränkungen nicht eingehalten werden, kann die Fitness eine negative Zahl sein. Umgekehrt bedeutet ein negativer Fitnesswert eines oder mehrerer unzufrieden Einschränkungen. Volle Investitions Eine Population von 500 Strategien wurde über 20 Generationen in Adaptrade Builder entwickelt. Feige. 1 zeigt, wie die Durchschnittsbevölkerung Fitness erhöhte sich von Generation zu Generation weitergegeben, wenn der Kontostand wurde vollständig bei jedem Trade investiert. Beachten Sie, dass während Fitness im Allgemeinen erhöht, wie die Build-Verlauf, der Fitness wurde nie positiv, was bedeutet, dass eine oder mehrere der Beschränkungen nicht eingehalten wurde. Abbildung 1. Durchschnittsbevölkerung Fitnessgegengenerationsnummer für AAPL Strategien, bei denen 100% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. Drei von den Randbedingungen werden nachfolgend gezeigt. 2, die die durchschnittliche Abweichung der einzelnen Messwerte aus der Beschränkungswert für Mitglieder der Bevölkerung stellt. Zum Beispiel die durchschnittliche Abweichung der Gewinnfaktor beginnt bei etwa 1,2. Da die Zwangsbedingung für die Ertragsfaktor spezifiziert einen Wert größer als oder gleich 2 ist, bedeutet dies, die durchschnittliche Gewinnfaktor unter den Strategien in der Anfangs Bevölkerung war etwa 0,8. Abbildung 2. Durchschnittliche Einschränkung Abweichung gegen Generationsnummer für AAPL Strategien, bei denen 100% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. Constraint Abweichungen für Gewinnfaktor, Korrelationskoeffizient und Kelly Fraktion dargestellt konvergierenden auf nahe Null. Idealerweise sollten die Einschränkung Abweichungen auf Null konvergieren, der Build-Prozess fortschreitet. In den meisten Fällen ist dies, was Abb. 2 bezeichnet. Allerdings betrachten die gleiche Art von Handlung für die maximale MAE und maximalen Prozentsatz Drawdown, wie in Abb. 3. Abbildung 3. Durchschnittliche Einschränkung Abweichung gegen Generationsnummer für AAPL Strategien, bei denen 100% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. Constraint Abweichungen für maximale MAE und maximalen Prozentsatz Drawdown gezeigt konvergierenden auf hohe Werte, was die Einschränkungen nicht eingehalten wurden. Die Einschränkung für die maximale MAE angegebenen Wert nicht größer als 10%. Wie in gezeigt. 3, auch nach 20 Generationen, war der Durchschnittsbevölkerung Wert der maximalen MAE noch etwa 17 Prozentpunkte über das, oder etwa 27%. Auch die Einschränkung für die maximale prozentuale Absenkung bei 30%, aber nach 20 Generationen, war die Bevölkerung im Durchschnitt etwa 63%. Dies erklärt, warum die Fitness blieb auch nach 20 Generationen negativ: die Optimierung war nicht imstande, diese beiden Bedingungen erfüllen. Warum ist das passiert? Feige. 4 zeigt die Equity-Kurve für eine der Top-Strategien aus dem Build-Prozess ergeben. Über den gesamten fast 18 Jahren wurde ein Nettogewinn von mehr als 39 Millionen $ zu sehen, beginnend mit nur $ 25.000. Die durchschnittliche jährliche Rendite betrug mehr als 50%. Allerdings ist der Haken, um diesen ins Auge fallenden Renditen in den beiden Einschränkungen, die der Build-Prozess nicht befriedigen konnte. Die maximale Spitze-zu-Tal Prozent Drawdown in diesem Zeitraum war knapp über 50%, und das Worst-Case-MAE (maximal negativen Ausflug), die den offenen Handel Drawdown misst, betrug 20%. Das bedeutet, dass, um diese Erträge zu realisieren, würden Sie haben, um so viel wie ein 20% Verlust auf einem einzigen Handel und insgesamt Drawdown von mehr als 50% des Eigenkapitals zu tolerieren. Abbildung 4. Equity-Kurve für eine Top AAPL Strategie, bei der 100% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. Der Grund, warum der Build-Prozess, um diese Art von Strategie, konvergiert wird, anstatt eine, die alle Randbedingungen erfüllt, ist, dass die gewählte Position Sizing gezwungen, jede Strategie in vollem Umfang bei jedem Trade investiert werden. Das gewährleistet, dass die zugrunde liegende Volatilität des Aktienkurses wäre in den Ergebnissen niederschlagen. Optimale Anlage Zu sehen, dass dies in der Tat, was passiert ist, eine zweite Build ausgeführt wurde, in dem der Wert der Prozent-of-Equity-Position Sizing durfte durch die Build-Algorithmus ausgewählt werden. Anstatt zu investieren 100% des Eigenkapitals bei jedem Trade, der Algorithmus war frei für den Handel weniger Aktien, ob es geholfen treffen die Einschränkungen. Abbildung 5. Durchschnittliche Bevölkerung Fitnessgegengenerationsnummer für AAPL Strategien, in denen weniger als 100% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. Vergleichen Abb. 1. Feige. 5 zeigt, wie die Fitness während des Build-Prozesses entwickelt. Beachten Sie, dass die durchschnittliche Bevölkerung Fitness wurde nach etwa 10 Generationen positiv, anders als in Fig. 1, wobei die Fitness war auch nach 20 Generationen negativ. Die Entwicklung der maximalen MAE und Drawdown Zwänge ist unten gezeigt. 6. Im Gegensatz zu Fig. 3, die die gleichen Ergebnisse für den Fall der vollen Investitions den Ergebnissen in zeigt. 6 zeigen, dass die Abweichungen der maximalen MAE und maximalen Drawdown gegen Null, was anzeigt, dass die Nebenbedingungen erfüllt sind. Abbildung 6. Durchschnittliche Einschränkung Abweichung gegen Generationsnummer für AAPL Strategien, in denen weniger als 100% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. Constraint Abweichungen für maximale MAE und maximalen Prozentsatz Drawdown gezeigt konvergierenden auf nahe Null, was die Einschränkungen erfüllt sind. Vergleichen Abb. 3. Wie oben erwähnt, die Differenz in diesem zweiten Build wurde, dass der Prozentsatz der Billigkeit für Positionsgrößen durfte vom Build-Algorithmus ausgewählt werden, anstatt auf 100% fixiert. Für eine der Top-Strategien in der Bevölkerung, die Prozent des Eigenkapitals, die aus dem Build-Prozess führte zu 24%. Dies bedeutet, dass 24% der Kontostand wurde in jedem Handel als im Stand build angelegt, anstatt 100%. Die resultierende Vermögenskurve für diese Strategie ist unten gezeigt. 7. In krassem Gegensatz zu den in Fig aus großen Renditen. 4, die hier gezeigten Ergebnisse entsprechen einem Nettogewinn von rund $ 90.000 und eine durchschnittliche jährliche Rendite von knapp 9%. Im Gegensatz zu der in Fig Strategie. 4, diese Strategie erfüllt alle festgelegten Einschränkungen, einschließlich einer maximalen MAE von etwa 9% und einer Worst-Case-Verlust von etwa 19%. Abbildung 7. Eigenkapital Kurve für eine AAPL Strategie, bei der 24% des Eigenkapitals wurde in jedem Handel investiert. 1. Die Anzahl der Ticker in jedem Plan bezieht sich auf die maximale Anzahl gleichzeitiger Laufschriften können in Echtzeit betrachtet werden / in TradingExpert Pro verzögert (Rtalerts, AIQ Charts, Kurse / Barometer). 2. Das Ende des Tages-Download auf Ihren lokalen TradingExpert Pro-Datenbank ist für unbegrenzte Anzahl von Ticker jede Nacht auf allen Plänen. 3. Pläne und mit 1-jährigen Geschichte am Ende des Tages bezieht sich auf die Menge der Geschichte zur Verfügung, um für einen bestimmten ticker herunterladen. Welche Märkte sind durch IDC zur Verfügung? Am Ende des Tages Daten herunterladen US-und kanadischen Aktien, US Mutual Funds, US-Indizes und Marktdaten am Ende des Tages herunterladen. Streaming-Daten US-und kanadischen Aktien, USA und anderen Indizes, Futures, FOREX 9 Paare. Klicken Sie auf ein Austausch / Servicebündel ggf. Einzelheiten zu den Ticker enthalten. Nicht professionelle Börsengebühren MONATS Wie entwickelt man eine Forex Trading Strategie, die wirklich funktioniert! Es ist ohne Zweifel, dass es Tonnen Forex Trading-Strategien können Sie bekommen, um online zu lernen Ob die Forex-Strategien sind von Forex-Foren oder andere Händler Blog. it spielt keine Rolle Weil die einfache Tatsache ist, dass es viel zu viele verschiedene Forex Trading-Strategien können Sie kostenlos zu lernen Die in der process. might sein, so dass Sie mehr Verwirrung als zu helfen Sie. Genau wie das alte Sprichwort. Zu viele Möglichkeiten kann wirklich verwirrend schlecht sein. .. Wenn Sie auf andere zu verlassen sich Forex-Strategien, um irgendwie den Handel der market. BUT konnte einfach nicht wirklich konsistente Gewinne, egal was Dann vielleicht seine Zeit, man bedenkt, der Gestaltung Ihrer eigenen Forex Trading Strategie Und es ist wirklich einfach, solange Sie verstehen etwas Wahrheit darüber, wie der Preis bewegt sich in einem Forex-Markt Lassen Sie mich ein Beispiel für diesen Satz hier, geben Sie: Wir alle wissen, dass technically. there gibt 3 Richtungen, die der Preis wäre nämlich zu bewegen: 1) Up - Trend. (Bullish) 2) Down - Trend? (Bearish) 3) Sideway oder Ranging (unsicher) Das ist alles.. Es ist nicht schwer, dies zu wissen, aber STILLno Zweifel die meisten Händler dachten, sie kennen alle, dass:.OKits Ein Up-Trend now..I soll KAUFEN. Ich Finden Sie im Trend nach unten now. I soll VERKAUFEN Klingt ziemlich einfach indeedbut wie kommt es nur 5% der Händler in der Welt Gewinne konsequent wirklich? Was ist mit dem anderen 95% geschehen? Sie verlieren kläglich. again und again. after platzt ihr Konto (oder Konten.) .. Wenn Sie immer noch nicht in der Kategorie der Sprengung Ihr Konto dann betrachten Sie sich glücklich wie das, was Sie sind dabei, hier lernen könnten Ihre Sicht auf Forex-Handel ändern Und sogar Superladung Ihr Erfolg ..No Witz! Easy. just verstehen, dass in der Forex-market. there gibt bestimmte fix Muster Sie können die Vorteile, um alle Chancen auf Ihrer Seite fassen. So wie ? Es ist kein anderer als der Preis Pullback / Retracement .. Ob es ein Up-Down-Trendor-Trend. Es wäre sicher, dass ein Preis Pullback / Retracement Zeit, die Sie mit einer guten Chance / Risiko-Verhältnis zu betreten Also, um zu entwerfen Ihre eigenen Forex Trading Strategie, die wirklich funktioniert Es ist zu diesem Preis Pullback. und voll nutzen Sie es tippen .. Können sagen, es ist ein Abwärtstrend now..and die Preise wurden schon bewegen / Breakout .. Werden Sie in sofort springen und sowieso Werk eine Stop-Loss-Wert, nur weil andere Händler sagte, dass Sie verwenden auch die Menge an Pips für sie? Absolute nein! Das wäre manchmal funktionieren, aber wenn Sie wollen wirklich setzen alle Chancen auf Ihrer Seite. Sie haben wirklich den Hinweis aus dem Markt itselfespecially die Preis-Aktion zu erhalten. Heres, was ich von einem Pull-Back bei einem Abwärtstrend bedeuten, zu teilen: Forex Trading-Strategie Pullback Das Erstaunliche ist, dass .. Ob seine in einem Aufwärtstrend, Abwärtstrend oder Sideway Markt. Dieser Preis Pullback würde auf jeden Fall vorhanden ist, und es ist nur eine Frage der Spotting ihnen und dann in den vorherrschenden Trend eingeben. (. Und strategisch Werk die Stop-Loss nur auf der Oberseite der Rückzieh.) Moreover..it ist auch das einzige Phänomen, dass egal, was die Richtung ist, in den Markt eintreten würde Also, um für Sie ein Forex Trading Strategie, die wirklich funktioniert entwerfen Sie erhielten gerade, diese Strategie um die Preise zu entwerfen - Pullback Faktor Es ist, wenn Sie ENTER während einer Preis - Pullback, dass Sie eine gute Chance / Risiko-Verhältnis jedes Mal wenn Sie den Handel zu erreichen .. In Kombination mit Schall Geld management. You hätte kein Problem Rechen in konsistente Gewinne von Ihrem Trading-Woche nach weekmonth für Monat haben .. (Genau wie ich .. * smile *) Nichts ist besser in der Lage, um den Forex-Markt selbstbewusst zu handeln und zu wissen, dass jedes Mal, wenn Sie gehen eine trade..You sind in der Tat setzen alle Chancen auf Ihrer Seite! Dieses Gefühl ist in der Tat sehr schön .. Probieren Sie es aus und Sie werden wissen. So..isnt es Zeit, Sie entwerfen ein Forex Trading-Strategie, die wirklich funktioniert, nachdem das?
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